import torch
import torch.nn as nn

# 定义批量大小（或样本大小）1-100-或更大都可以
batch = 1
# 类别数量
C = 10

# 生成随机预测值 （输入参数）
input = torch.randn(batch, C)

# 生成随机真实标签 （预期输出）
# 最小值为 0，最大值为 C-1，形状为 (batch,)
target = torch.randint(0, C, (batch,))

# 定义交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = criterion(input, target)

print(f"需要预测的输入参数形状: {input.shape}")
print(f"真实标签形状: {target.shape}")
print(f"损失值: {loss.item()}")